Extensions/MengBaoAI · 萌宝AI 综合节点套件

ComfyUI Extension

MengBaoAI · 萌宝AI 综合节点套件

MengBaoAI | 萌宝AI ComfyUI 综合节点套件：图像生成、图片复刻、电商设置、提示词库、素材库、历史记录和图像处理。Image generation, replication, e-commerce and image tools.

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Corkery520/ComfyUI-MengBaoAI

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ComfyUI-MengBaoAI

萌宝AI ComfyUI 综合节点套件。一次安装，集成 17 个节点：图像生成、图片反推与复刻、电商设置、智能拼图、图像约束、图片加载与保存、提示词库、素材库和历史记录。

MengBaoAI ComfyUI Node Pack: image generation and replication, e-commerce settings, prompt and material libraries, generation history, and image processing. Node labels follow the ComfyUI language setting.

GitHub：https://github.com/Corkery520/ComfyUI-MengBaoAI
Comfy Registry ID：mengbaoai
当前版本：1.0.0
节点分类：萌宝AI/*

已包含节点

| 内部 ID | 中文显示名 | 功能 | | --- | --- | --- | | WANGImageAPI | 萌宝AI·图像生成 | 文生图、图生图、多参考图生成、余额与 API Key 管理 | | ImageGridSplit | 萌宝AI·图片拆分 | 2x2、3x3、4x4 及自定义网格拆分 | | ImageFreeCrop | 萌宝AI·自由裁剪 | 按像素坐标和尺寸裁剪 | | ImageGridTilePicker | 萌宝AI·网格选图 | 从网格中选择指定行列 | | MengBaoLoadImage | 萌宝AI·加载图片 | 原图预览、清除选择、从素材库加载图片，输出图像与遮罩 | | MengBaoMaterialLibrary | 萌宝AI·素材库 | 分类、搜索、收藏与图片导入，输出选中素材的原图与遮罩 | | MengBaoSaveImage | 萌宝AI·保存图片 | 原生 PNG 保存及工作流元数据，固定图片预览及素材库、提示词库入库按钮 | | MengBaoPreviewImage | 萌宝AI·预览图片 | 原生临时图片预览，固定图片预览及素材库、提示词库入库按钮 | | WANGPromptOrganizer | 萌宝AI·提示词整理器 | 保存、分组、搜索、导入和导出提示词 | | WANGPromptReader | 萌宝AI·提示词读取 | 在工作流中读取已保存提示词 | | MengBaoEcommerceSettings | 萌宝AI·电商设置 | 组合产品信息、电商参数、提示词和结构化 JSON | | MengBaoImageReverse | 萌宝AI·图片反推 | 单图元素识别、反推提示词、手动识别与缓存、主备视觉模型 | | MengBaoImageReplicaSettings | 萌宝AI·图片复刻设置 | 可视化校正构图、修改文案、联动替换产品和素材，确认后生成 | | MengBaoReplicaAudit | 萌宝AI·复刻检查 | 逐张检查缺字、改字与旧文案残留，检查失败仍保留成图 | | MengBaoSmartCollage | 萌宝AI·智能拼图 | 默认 4 个图片端口，可添加至 20 个，自动等比无间距拼接 | | MengBaoImageConstraint | 萌宝AI·图像约束 | 保持宽高比限制图片尺寸和单张 PNG 体积，默认不超过 10 MB | | MengBaoGlobalAPIKey | 萌宝AI全局API Key管理 | 通过一个密钥输入框保存或清除全局 API Key |

带有 WANG 的历史内部 ID 为兼容旧工作流而保留。中英文显示名会跟随 ComfyUI 的 Comfy.Locale 实时切换。

图像模型

前端模型与实际请求模型映射如下：

| 前端模型 | API 模型 | 最大参考图 | | --- | --- | ---: | | gpt-image-2 | tt-image-2 | 14 | | gpt-image-2.5 | tt-image-2.5 | 16 | | nano-banana-2 | banana-2 | 14 | | nano-banana-2-pro | banana-pro | 14 |

图像 API 使用固定服务地址 https://api.lk888.ai。默认模型为 gpt-image-2，比例与分辨率默认为自动，超时时间为 600 秒。节点支持任务进度、动态参考图、透明 PNG 提示词、余额自动刷新及 API Key 本地保存。

图片复刻

连接“加载图片 → 图片反推 → 图片复刻设置”，将设置节点的“提示词”和“复刻设置”两个输出分别连接到现有“图像生成”节点的对应输入。点击“识别图片”只运行反推及必要上游，不运行下游生图；打开设置面板校正元素、替换素材及文字，点击“确认设置”后再生成。可选连接“复刻检查”核对生成图片的文案。

视觉请求共用全局 API Key，主模型为 gem-3.7-flash，连接失败、超时、HTTP 429/5xx 或明确模型不可用时最多切换一次 gem-3.8-flash。鉴权、余额、参数、安全拒绝、JSON 解析错误和取消不切换。识别缓存与草稿独立存于 ComfyUI 用户目录，源图变更必须重新识别并确认；不保证像素级复原，识别与文字仍需人工核对。主模型超时可能已经计费，备用调用可能产生额外费用。

详见图片复刻使用说明。

共享悬浮工具栏

提示词库、素材库和“萌宝AI·历史记录”放在同一个可拖动的悬浮框中。历史记录展示图像生成任务的状态、进度、成图、模型与提示词，支持搜索、筛选及自动刷新；数据保存在本机用户目录。历史图片可加入素材库，失败记录不会触发重新扣费生图。

详见历史记录说明和保存与预览图片说明。

图片体积约束

将“萌宝AI·智能拼图”的图像输出连接到“萌宝AI·图像约束”，即可同时限制宽高和图片体积。“最大图片大小（MB）”默认为 10，设为 0 可关闭体积限制。

体积按单张 8 位 PNG 编码计算（1 MB = 1024×1024 字节），同时检查压缩级别 4 和 6。超限时等比缩小并重新编码，直到符合上限，不移除 Alpha 透明通道。批量图像按体积最大的单张统一缩小，保持批次尺寸一致。体积上限优先于最小宽高；保存节点追加的工作流元数据和其他文件格式不在该 PNG 体积保证范围内。

全局 API Key

“萌宝AI全局API Key管理”节点提供一个密码输入框，以及“保存全局API Key”和“清除全局API Key”按钮。密钥保存到 ComfyUI/user/mengbaoai/.env，不写入工作流或状态输出。

图像节点单独填写的 API Key 优先使用；留空时使用全局密钥。全局密钥保存后，使用它的图像节点会自动刷新余额。清除操作需要确认，保留其他环境配置，并阻止旧安装目录的密钥被再次迁移回来。运行管理节点只读取状态，不会隐式保存或清除密钥。

图片加载与素材库

“萌宝AI·加载图片”（原“萌宝图片加载”）支持点击上传、拖拽及 Ctrl+V 粘贴，提供并排的“清除图片”和“加载素材”按钮。预览使用完整原图，不裁剪长图；输出标准 IMAGE 与 MASK，透明图的 Alpha 会转换为遮罩。清除按钮只清空节点选择，不删除文件。

“萌宝AI·素材库”可批量导入图片，并在共享选择窗口中按分类、名称和收藏筛选、重命名、移动分类或删除素材。默认分类为角色、产品、参考、背景、字体、白底、未分类；支持自定义分类，删除分类只将图片移到未分类。单次最多导入 20 张，单张支持 PNG/JPEG/WebP/BMP、最大 32 MB 和 1 亿像素。

素材原图、缩略图与索引独立保存在 ComfyUI/user/mengbaoai/materials/，不会读写 AI 画板项目的素材数据。上传到图片加载节点的文件由 ComfyUI 保存在 input/mengbao/。工作流只保存图片路径或素材 ID，不嵌入图片数据；跨机器使用时还需一并迁移对应图片。新版内部 ID MengBaoLoadImage 保持不变；旧 WANGLoadImageUploadPaste 已取消注册，使用旧加载节点的工作流需重新添加新版并接线，其图像解码实现仅作为内部复用工具保留。

保存、预览与提示词入库

“萌宝AI·保存图片”和“萌宝AI·预览图片”直接复用 ComfyUI 原生保存与预览：保存节点写入 output，预览节点写入 temp，原有文件名前缀、批量图片、透明通道和 PNG 工作流元数据行为保持不变，不修改原生节点。

生成后点击“加入提示词库”，会打开现有提示词整理器，预填提示词和图片缩略图。可编辑标题、分组、文本等信息，点击“保存”才会入库。缩略图最长边为 512 像素，仅保留像素，不复制原图的工作流元数据，随提示词记录保存；即使之后清理临时预览图，库中的缩略图仍可显示。批量图片优先使用原生预览中当前选中的图片，未选择时使用第一张。

节点可从本次图片的上游萌宝图像生成节点读取原始提示词，或读取常规采样器的正向 CLIPTextEncode 文本，不读取负向提示词和无关参考图。多个来源时需要明确选择；第三方节点、动态拼接或提示词读取器的实际文本可连接到可选“生图提示词”输入端口，该连接优先于自动识别。无法识别时会打开空白提示词草稿，需手动补全，不会猜测内容。中英文切换和列表筛选不会改写正在编辑的图片草稿。

安装

Registry / Manager 搜索安装

正式上架需要 Registry 首版发布成功并完成平台扫描；仅 GitHub 提交成功不代表已经上架。首次发布完成前，请使用下方 Git / URL 安装方式。维护者操作见 Registry 发布指南。

上架后，在支持 Comfy Registry 的 ComfyUI-Manager 中打开节点安装列表，搜索 MengBaoAI、mengbaoai 或 萌宝AI，选择 MengBaoAI · 萌宝AI 综合节点套件 安装并重启。列表未更新时刷新 Manager 的远程节点数据库，检查筛选条件是否排除了 Registry 节点。

也可在配置好 ComfyUI 路径的 Comfy CLI 中执行：

comfy node install mengbaoai

Git / Manager URL 安装

Manager 提供 Git URL 安装入口的版本，可输入：

https://github.com/Corkery520/ComfyUI-MengBaoAI.git

若该入口因安全策略被禁用，使用 Git 安装，不要为此关闭安全保护。

在 ComfyUI 的 custom_nodes 目录执行：

git clone https://github.com/Corkery520/ComfyUI-MengBaoAI.git
cd ComfyUI-MengBaoAI
python -m pip install -r requirements.txt

python 必须是 ComfyUI 实际使用的 Python，而不是任意系统环境；例如 Windows 便携版在节点包目录执行 ..\..\..\python_embeded\python.exe -m pip install -r requirements.txt。Torch 和 aiohttp 由 ComfyUI 提供，不要另行替换其 CUDA 环境。

重启 ComfyUI 后，在画布节点搜索中可搜索“萌宝AI”“萌宝”“Meng”“MengBao”“MengBaoAI”或保留的历史内部名称。此搜索属于本地节点搜索，与 Manager 的公开安装列表是两个不同入口。

English: after the first Registry release becomes Active, search for MengBaoAI in ComfyUI-Manager or run comfy node install mengbaoai. Until then, install from the Git URL above. Restart ComfyUI and disable the legacy standalone plugins before loading this pack.

从旧插件迁移

安装总包前，请停用以下旧独立插件，避免重复节点 ID 或重复 HTTP 路由：

ComfyUI-MengBao-Image-API
WANG_image_split_crop_nodes
WANG_load_image_nodes
WANG_prompt_organizer_nodes

首次加载时会尝试迁移旧数据。用户数据不写入 Git 仓库：

ComfyUI/user/mengbaoai/.env
ComfyUI/user/mengbaoai/prompts.json

API Key 从旧 Image API 安装目录的 .env 迁移。
提示词从旧 Prompt Organizer 的 data/prompts.json 迁移。
已存在的新数据不会被旧文件覆盖。
历史提示词接口 /wang_prompt_organizer/* 保持兼容。

上传与粘贴

加载图片节点支持文件选择和 Ctrl+V 粘贴。
提示词面板的预览图与 JSON 导入同时支持文件选择和 Ctrl+V。
存在多个上传目标时，仅悬停或聚焦的区域接收粘贴。
文本输入框继续使用系统原生文本粘贴，不会被文件上传逻辑拦截。

项目结构

ComfyUI-MengBaoAI/
├── __init__.py
├── nodes/
│   ├── image_api/generate.py
│   ├── image_tools/split_crop.py
│   ├── image_tools/load_image.py
│   ├── image_tools/collage.py
│   ├── image_tools/constraint.py
│   ├── image_tools/material_images.py
│   ├── image_tools/image_output.py
│   ├── prompt/organizer.py
│   ├── ecommerce/settings.py
│   ├── ecommerce/replica.py
│   └── tools/global_api_key.py
├── api/
│   ├── auth.py
│   ├── image_client.py
│   ├── prompt_routes.py
│   ├── material_routes.py
│   ├── history_routes.py
│   ├── replica_routes.py
│   └── vision_client.py
├── utils/
│   ├── image.py
│   ├── prompt_store.py
│   ├── material_store.py
│   ├── history_store.py
│   ├── replica.py
│   └── replica_store.py
├── web/js/
├── locales/en/nodeDefs.json
├── locales/zh/nodeDefs.json
└── tests/

开发与测试

开发约定见 docs/NODE_DEVELOPMENT.md。提交前运行：

python -m unittest discover -s tests -v
python -m compileall -q __init__.py api nodes utils tests
node --test tests/*.mjs
python tests/check_registry_package.py

安装包检查针对 Git 已跟踪文件，新增运行文件需先暂存再执行。JavaScript 语法检查按 ES Module 执行，Bash 示例：for file in web/js/*.js; do node --input-type=module --check < "$file"; done。此项目没有 npm 构建或 lint 脚本。

CI 在 Windows / Python 3.10 和 Linux / Python 3.12 验证后端、前端、本地化、敏感信息与过滤后的安装包。测试环境额外安装 aiohttp、tomli 和 CPU Torch，仅用于测试，不改变用户 ComfyUI 的运行依赖。

安全说明

不要提交 .env、API Key、Token 或用户提示词数据。
API Key 仅保存在 ComfyUI 用户目录。
创建异步图片任务时不会自动重试 POST 请求，以避免重复创建任务和重复扣费。

License

MIT